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题名结合稀疏表示与图像压缩融合的目标检测
被引量:3
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作者
梅家诚
王瑞
叶汉民
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机构
桂林理工大学信息科学与工程学院
上海大学通信与信息工程学院
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出处
《红外技术》
CSCD
北大核心
2016年第3期218-224,共7页
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基金
国家自然科学基金青年项目(61301027)
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文摘
针对单光谱图像用于目标检测时信息量不足的缺点,提出了一种可见光图像与红外图像基于压缩域融合检测的方法。该方法首先使用合适的模型构造目标原子,得到超完备字典,再对待测图像在字典上分解所得稀疏系数进行融合,最后通过稀疏度指标对融合系数进行判定,得到目标所在位置。实验结果表明,与单帧图像检测方法相比,该方法使得待检测图像信息更加丰富,提高目标的检测率。
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关键词
稀疏表示
超完备字典
图像压缩融合
目标检测
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Keywords
sparse representation, over-complete dictionary, image compressive fusion, target detection
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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